[译]ThePythonTutorial#InputandOutput

[译]The Python Tutorial#Input and Output

Python中有多种展示程序输出的方式；数据可以以人类可读的方式打印出来，也可以输出到文件中以后使用。本章节将会详细讨论。

7.1 Fancier Output Formatting

目前为止已经介绍过两种输出值的方式：表达式语句和print()函数。（第三种方式是使用对象的write()方法；使用sys.stdout引用标准输出文件。详细信息参考库文件参考手册。）

有时候需要对输出有更多的控制，而不是简单的使用空格分开值。有两种方式格式化输出：第一种方式是手动处理字符串，使用字符串的切片和连接操作，创建任何可以想象到的输出布局。字符串类型提供了一些将字符串填充到指定列宽的有用方法，马上会讨论这点。第二种方式是使用格式化字符串或者str.format()方法。

string模块包含Template类，该类提供向字符串代入值的方法。

当然还有一个问题：如何将值转换为字符串？Python提供了将任何值转换为字符串的方法：将值传递给repr()或者str()函数即可。

str()函数返回值的人类可读的形式，而repr()生成值的解释器可读形式（如果没有等价语法，将会强制抛出SyntaxError）。对于没有提供特定适应人类阅读形式的对象，str()函数会返回与repr()相同的值。许多值使用str()和repr()函数将得到相同的返回值，如数字或者像列表和字典的结构体。特别地，字符串有两种区别明显的表示形式。

以下是一些示例：

>>> s = 'Hello, world.'
>>> str(s)
'Hello, world.'
>>> repr(s)
"'Hello, world.'"
>>> str(1/7)
'0.14285714285714285'
>>> x = 10 * 3.25
>>> y = 200 * 200
>>> s = 'The value of x is ' + repr(x) + ', and y is ' + repr(y) + '...'
>>> print(s)
The value of x is 32.5, and y is 40000...
>>> # The repr() of a string adds string quotes and backslashes:
... hello = 'hello, world\n'
>>> hellos = repr(hello)
>>> print(hellos)
'hello, world\n'
>>> # The argument to repr() may be any Python object:
... repr((x, y, ('spam', 'eggs')))
"(32.5, 40000, ('spam', 'eggs'))"

有两种方式输出一个平方和立方表格：

>>> for x in range(1, 11):
...     print(repr(x).rjust(2), repr(x*x).rjust(3), end=' ')
...     # Note use of 'end' on previous line
...     print(repr(x*x*x).rjust(4))
...
 1   1    1
 2   4    8
 3   9   27
 4  16   64
 5  25  125
 6  36  216
 7  49  343
 8  64  512
 9  81  729
10 100 1000

>>> for x in range(1, 11):
...     print('{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x))
...
 1   1    1
 2   4    8
 3   9   27
 4  16   64
 5  25  125
 6  36  216
 7  49  343
 8  64  512
 9  81  729
10 100 1000

（第一个例子中，列之间的那个空格是由print()自动添加的：该函数在输出时总是在参数之间插入空格）

这个例子演示了string对象的str.rjust()方法，这个方法使字符串在给定宽度的列中向右对齐，在左边添加空格。str.ljust()和str.center()是相似的方法。这些方法并不会改变原来的字符串，只是返回一个新的字符串。如果输入的字符串太长，这些方法并不会截断字符串，而是不改变字符串并返回；虽然这样会使得列布局混乱，但是总比输出不真实的值好。（若实在想截断可以使用切片操作，如：x.ljust(n)[:n]。）

方法str.zfill()在数字字符串左侧添加零，可以识别正负号：

>>> '12'.zfill(5)
'00012'
>>> '-3.14'.zfill(7)
'-003.14'
>>> '3.14159265359'.zfill(5)
'3.14159265359'

str.format()的基础使用方式是：

>>> print('We are the {} who say "{}!"'.format('knights', 'Ni'))
We are the knights who say "Ni!"

传入str.format()中的对象会替换掉花括号和其中的字符（称作格式化域）。花括号中的数字可以用来匹配传入str.format()的对象列表相应位置的对象。

>>> print('{0} and {1}'.format('spam', 'eggs'))
spam and eggs
>>> print('{1} and {0}'.format('spam', 'eggs'))
eggs and spam

在str.format()中可以使用关键字参数，使用参数名引用对应的值：

>>> print('This {food} is {adjective}.'.format(
...       food='spam', adjective='absolutely horrible'))
This spam is absolutely horrible.

可以结合位置参数和关键字参数：

>>> print('The story of {0}, {1}, and {other}.'.format('Bill', 'Manfred',
                                                       other='Georg'))
The story of Bill, Manfred, and Georg.

!a（对应ascii()），!s（对应str()）以及!r（对应repr()），用于在格式化之前转换值：

>>> contents = 'eels'
>>> print('My hovercraft is full of {}.'.format(contents))
My hovercraft is full of eels.
>>> print('My hovercraft is full of {!r}.'.format(contents))
My hovercraft is full of 'eels'.

在格式化域后可以跟可选的:以及格式化命令，允许对值的格式化进一步控制。以下示例指定PI的精度为3位：

>>> import math
>>> print('The value of PI is approximately {0:.3f}.'.format(math.pi))
The value of PI is approximately 3.142.

在:后跟一个整数可以指定格式化域的最小宽度。在制作表格时这很有用：

>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 7678}
>>> for name, phone in table.items():
...     print('{0:10} ==> {1:10d}'.format(name, phone))
...
Jack       ==>       4098
Dcab       ==>       7678
Sjoerd     ==>       4127

如果有一个长的字符串并不想做分离，可以使用名字而不是位置来引用变量。简单的传递一个字典，并且使用中括号来访问键：

>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
>>> print('Jack: {0[Jack]:d}; Sjoerd: {0[Sjoerd]:d}; '
...       'Dcab: {0[Dcab]:d}'.format(table))
Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 863767

也可以使用**将字典拆包为关键字参数：

>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
>>> print('Jack: {Jack:d}; Sjoerd: {Sjoerd:d}; Dcab: {Dcab:d}'.format(**table))
Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678

built-in函数vars()返回将当前局部变量作为字典返回，结合vars()使用时，以上特别有用。

参考Format String Syntax，完全了解str.format()。

7.1.1 Old string formatting

可以使用%操作符格式化字符串。这种方式像sprintf()风格一样解析%左边的格式化参数，并将右边的参数应用到左边，然后返回格式化后的字符串。示例：

>>> import math
>>> print('The value of PI is approximately %5.3f.' % math.pi)
The value of PI is approximately 3.142.

更多信息参见printf-style String Formatting 章节。

7.2 Reading and Writing Files

open()函数返回文件对象（file object），通常使用两个参数调用：open(filename, mode)。

>>> f = open('workfile', 'w')

第一个参数是文件的字符串路径。第二个参数是包含几个字符的字符串，描述文件的使用方式。模式r用于读；w只用于写（存在的同名文件将会被删除）；a打开文件追加内容，所有写到文件中的内容都会自动添加到文件末尾；r+打开文件可读可写。模式参数是可选的，r是默认模式参数。

通常，文件以文本模式打开，意味着可以从文件中读写字符串，字符串以特定的格式编码。如果没有指定字符编码，那默认值是平台相关的编码（参见open()）。追加到模式参数的b指定文件以二进制模式打开：数据以字节对象的形式读写。这种模式用于不包含文本的文件。

文本模式中，读文件时默认将平台特定的行尾结束符（Unix中的\n，Windows中的\r\n）转换为\n。以文本模式写文件时，默认将所有出现的\n转换为平台特定的行尾结束符。这种暗地修改文件数据对于文本文件没有影响，但是会损坏JPEG或者EXE之类的文件的数据。使用二进制模式读写这类文件是要谨慎。

处理文件对象时使用with是比较好的实践。好处是当操作完成后文件可以恰当关闭，即使有异常发生。使用with比使用与其等价的try-finally语句块也简洁得多：

>>> with open('workfile') as f:
...     read_data = f.read()
>>> f.closed
True

如果没有使用with关键字，必须手动调用f.close()方法关闭文件，立即释放占用的系统资源。如果没有明确关闭文件，Python的垃圾收集程序最终会销毁对象并关闭文件，但是这之前文件会保持打开状态一段时间。另一个风险是不同的Python解释器实现会在不同的时刻做回收操作。

文件对象关闭后，无论通过with语句还是使用f.close()试图使用文件对象都会失败：

>>> f.close()
>>> f.read()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: I/O operation on closed file

7.2.1 Methods of File Objects

这个章节以下的示例中，假设已经创建了一个叫做f的文件对象。

使用f.read(size)读取文件内容，该方法读取指定数量数据并作为字符串（文本模式）或者字节对象（二进制模式）返回。size是可选的数字参数。size省略或者为负数时，会读取整个文件内容并且返回，如果文件大小比机器内存要大时，全部读取会产生问题。若指定size，至多size大小的字节被读取并返回。如果读到了文件末尾，f.read()返回空字符串（''）。

>>> f.read()
'This is the entire file.\n'
>>> f.read()
''

f.readline()从文件中读取单行，读取到的字符串末尾会自动加上换行符（\n），只有当文件不以换行符结尾时，读取到文件的最后一行才不会自动加'\n'。这样使得返回值不会含糊不清，如果f.readline()返回空字符串时，那么就读到了文件末尾，而空行则返回\n表示，这是一个只包含单个换行符的字符串。

>>> f.readline()
'This is the first line of the file.\n'
>>> f.readline()
'Second line of the file\n'
>>> f.readline()
''

使用迭代文件对象的方式，从文件中读取行。这种方式内存高效，快速，代码简洁：

>>> for line in f:
...     print(line, end='')
...
This is the first line of the file.
Second line of the file

如果需要读取文件所有行到列表中，可以使用list(f)或者f.readlines()。

f.write(string)将内容string写入文件，返回写入的字符串数。

>>> f.write('This is a test\n')
15

其他类型的对象在写入之前对象需要转换，要么转换为字符串（文本模式），要么转换为字节对象（二进制模式）：

>>> value = ('the answer', 42)
>>> s = str(value)  # convert the tuple to string
>>> f.write(s)
18

在二进制模式中，f.tell()方法返回一个数字，该数字指示文件对象在文件中的当前位置，是相对于文件开始的字节数目。在文本模式中，该方法返回一个模糊的数字。

使用f.seek(offset, from_what)改变文件对象的位置。offset（偏移量）加上from_what参数指定的参考点计算出要移动到的位置。from_what值为0时表示文件开头为参考点，1表示当前文件位置为参考点，2表示文件末尾为参考点。from_what可以省略，默认为0，指示文件开头为参考点。

>>> f = open('workfile', 'rb+')
>>> f.write(b'0123456789abcdef')
16
>>> f.seek(5)      # Go to the 6th byte in the file
5
>>> f.read(1)
b'5'
>>> f.seek(-3, 2)  # Go to the 3rd byte before the end
13
>>> f.read(1)
b'd'

文本文件中（没有使用b，以文本模式打开），只允许使用相对于文件开头的seek()方法（使用seek(0, 2)寻找文件末尾例外），并且有效的offset值（偏移量）只能是f.tell()的返回值或者0。任何其他的offset值（偏移量）都会发生未定义的行为。

文件对象有一些额外的方法，比如很少使用的isatty()和truncate()。查阅库文件手册获取关于文件对象的完整信息。

7.2.2 Saving structured data with json

字符串可以很容易从文件中读取或写入到文件中。由于read()方法只返回字符串，数字需要额外转换，使用如int()的函数，输入字符串'123'返回数字值123。当希望保存更为复杂的数据类型，像嵌套列表或者字典之类的，手动解析和序列化就变得复杂了。

不需要用户不断编写和调试保存复杂数据类型到文件的代码，Python提供了流行的数据交换格式JSON(JavaScript Object Notation)。标准模块json可以接收Python数据结构，并把它们转换为字符串表示形式，这个过程称为序列化。从字符串形式重新构造数据称为反序列化。在序列化合反序列换之间，字符串形式表示的对象可以存储到文件或者数据中，或者通过网络连接发送到远程目标机器。

注解：JSON格式普遍用于现代应用程序中，用于数据交换。许多程序员已经熟悉了，是一种不错的协作选择

可以使用以下代码查看对象x的JSON字符串表示形式：

>>> import json
>>> json.dumps([1, 'simple', 'list'])
'[1, "simple", "list"]'

另一种dumps()方法的变种，dump()，该方法简单将对象序列化到文本文件。如果f是已经以写模式打开的文本文件对象，可以使用如下代码：

json.dump(x, f)

可以再次解码对象，如果f是以读模式打开的文本文件对象：

x = json.load(f)

以上是可以处理列表和字典的简单序列化技术，但是要处理任意类实例需要额外的操作。json模块的参考内容包含以下解释：

参见：pickle - pickle模块

与JSON不同，pickle是一种协议，允许任意复杂Python对象序列化。就这一点论，它只能用于 Python， 而不能用于与其他语言编写的应用程序通信。默认情况下它是不安全的：如果数据由熟练的攻击者精心制作， 反序列化来自一个不受信任源的 pickle 数据可以执行任意代码。

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